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Wie lösche ich Zeilen aus einem Pandas-Datenrahmen basierend auf einer Liste von Indexbezeichnungen?

Patricia Arquette
Patricia ArquetteOriginal
2024-11-01 18:06:02584Durchsuche

How to Drop Rows from a Pandas Dataframe Based on a List of Index Labels?

Zeilen aus einem Pandas-Datenrahmen basierend auf einer Liste löschen

In Pandas umfasst die Manipulation von Datenrahmen häufig das Löschen von Zeilen oder Spalten. Ein bestimmtes Szenario entsteht, wenn Sie Zeilen basierend auf einer Folge von Indexbezeichnungen entfernen müssen.

Um Zeilen aus einem Datenrahmen basierend auf einer Liste von Indexbezeichnungen zu löschen, können Sie die Methode DataFrame.drop verwenden. Diese Methode ermöglicht das selektive Entfernen von Daten basierend auf bestimmten Kriterien.

Lösung:

Im gegebenen Beispiel haben Sie einen Datenrahmen df und eine Liste [1, 2, 4], die die Indexbezeichnungen der zu löschenden Zeilen darstellen. Sie können DataFrame.drop wie folgt verwenden:

df.drop(index=[1, 2, 4])

Dieser Befehl generiert einen neuen Datenrahmen, der alle Zeilen außer denen mit den Indexbezeichnungen 1, 2 und 4 enthält.

Beispiel:

Betrachten Sie den bereitgestellten Datenrahmen df:

                  sales  discount  net_sales    cogs
STK_ID RPT_Date                                     
600141 20060331   2.709       NaN      2.709   2.245
       20060630   6.590       NaN      6.590   5.291
       20060930  10.103       NaN     10.103   7.981
       20061231  15.915       NaN     15.915  12.686
       20070331   3.196       NaN      3.196   2.710
       20070630   7.907       NaN      7.907   6.459

Zeilen mit Indexbezeichnungen [1, 2, 4] mit DataFrame.drop löschen:

new_df = df.drop(index=[1, 2, 4])

Der resultierende Datenrahmen new_df enthält die folgenden Zeilen:

                  sales  discount  net_sales    cogs
STK_ID RPT_Date                                     
600141 20060331   2.709       NaN      2.709   2.245
       20061231  15.915       NaN     15.915  12.686
       20070630   7.907       NaN      7.907   6.459

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